Урожайность и элементы структуры урожая сортов сои северного экотипа при формировании в разных погодных условиях

УДК 633.34:575.224

Урожайность и элементы структуры урожая сортов сои северного экотипа при формировании в разных погодных условиях

Гатаулина Г. Г., доктор сельскохозяйственных наук

Заренкова Н. В., кандидат сельскохозяйственных наук

Консаго Веанди Франсуа

ФГБОУ ВО «РГАУ–МСХА им. К. А. Тимирязева»

127550, Россия, г. Москва, ул. Тимирязевская, д. 49

E-mail: gataulina35@mail.ru

Полевые опыты проводили в 2016–2019 годах на Полевой опытной станции РГАУ–МСХА им. К. А. Тимирязева. Целью исследований было выявления влияния погодных условий на формирование урожая и его стабильность у сортов сои северного экотипа Магева и Светлая в условиях Центрального региона. Продукционный процесс изучаемых сортов сои в значительной степени определялся погодными условиями каждого сезона. Температурный режим в основном превышал норму, осадки выпадали неравномерно и в меньшем количестве по сравнению со среднемноголетними данными. В этих условиях развитие растений ускорялось: продолжительность вегетации от всходов до созревания у сорта Магева была в пределах 99–105 дней, Светлая созревала на 7 дней раньше. Количество бобов и семян на 1 м² в отдельные годы различалось в 2 раза. Коэффициент вариации по годам у сорта Магева высокий (30–34%), у сорта Светлая он был на 7–8% меньше. Масса 1000 семян в разные по погодным условиям годы изменялась в меньшей степени (V% — 18,2) и характеризовалась неодинаковой направленностью в сравнении с другими элементами структуры урожая. Благоприятные погодные условия в период налива семян способствовали повышению их массы. Урожайность семян сортов сои находилась в прямой связи с изменениями компонентов продуктивности. Наибольшей она была в 2018 году, составив в среднем 2,74 т/га, что на 61% больше средней по годам. В среднем за годы исследований урожайность семян сорта Светлая была на 11% выше, чем у Магевы. Коэффициент вариации семенной продуктивности у сорта Магева в годы исследований — 46%, у сорта Светлая — на 16% меньше. Реакция сортов на погодные условия конкретного года была различной и характеризовалась более низкими коэффициентами вариации по сравнению с вариабельностью сортов по годам.

Ключевые слова: сорта сои северного экотипа; погода и стрессовые факторы; вариабельность показателей роста, развития, компонентов продуктивности и урожайности.

Соя является ценнейшим растением на планете, динамично распространяющимся почти на всех континентах. Производство обусловлено большим спросом на сою как на источник высококачественного по аминокислотному составу белка, используемого в пищевых целях и на корм скоту, а также растительного масла, имеющего пищевое и техническое применение. При выращивании сои повышается урожайность последующих культур, улучшается экология (Посыпанов, 2015; Щегорец, 2018; Carof, Colomb, Aveline, 2013; Legume Futures, 2014). Создание сортов северного экотипа позволило выращивать эту культуру в условиях Центрального региона России. Государственный реестр селекционных достижений 2020 года включает 257 сортов сои, из них к производству в Центральном регионе допущены 14 сортов. Профессор Г. С. Посыпанов разработал и в 1983 году опубликовал модель сортов сои северного экотипа по биологическим, морфологическим и биохимическим показателям. На Рязанской сельскохозяйственной опытной станции (в настоящее время — Институт семеноводства и агротехнологий – филиал ФГБНУ ФНАЦ ВИМ) были созданы, прошли государственные испытания и были допущены к производству в Центральном и ряде других регионов РФ раннеспелые сорта сои северного экотипа Магева (1991), Окская (1995), Светлая (2000) и Касатка (2005). Г. С. Посыпанов (соавтор сортов) подробно описал историю их создания и апробационные признаки (Посыпанов, 2007).

Глобальное изменение климата и стихийные события, связанные с экстремальными погодными условиями, несомненно оказывают влияние на продукционный процесс и формирование урожая сельскохозяйственных культур. Соя, как и другие культуры, подвержена влиянию стрессовых факторов, которые возникают при изменении погодных условий в процессе формирования урожая (Гатаулина, Белышкина, 2017; Кобозева, 2007; Board, Cahlon, 2011; Irwin, Good, 2016). Несмотря на создание раннеспелых сортов сои северного экотипа с высоким генетическим потенциалом, отмечается снижение урожайности в отдельные годы и её нестабильность при выращивании в условиях Центрального Нечерноземья РФ (Гатаулина, Никитина, 2016).

Цель данной работы и актуальность темы определяются необходимостью выявления факторов, связанных с влиянием погодных условий в Центральном регионе на формирование урожая и его стабильность у сортов сои северного экотипа Магева и Светлая с разными биологическими особенностями.

Методика исследований. Полевые опыты проводили в 2016–2019 годах на окультуренной дерново-подзолистой почве Полевой опытной станции РГАУ–МСХА им. К. А. Тимирязева. Влияние погодных условий на формирование урожая изучали на примере сортов с разными биологическими особенностями, допущенных к производству в Центральном регионе: Магева и Светлая. В задачи исследований входило изучение влияния стрессовых условий и других лимитирующих факторов, возникающих под влиянием погодных условий, на вариабельность продолжительности вегетации, элементов продуктивности и урожайности сортов сои северного экотипа в условиях Центрального региона.

Опыты закладывались в четырёхкратной повторности, размещение методом рендомизированных повторений. Размер опытной делянки — 15 м². Способ посева широкорядный с междурядьями 45 см и нормой высева 550 тыс./га всхожих семян (55 шт./м²). Посев обычно проводили в первой декаде мая, глубина заделки — 4 см. В исследования входили фенологические наблюдения: определяли густоту стояния растений в разные фазы развития растений и перед уборкой, в течение вегетации определяли высоту растений. Действие погодных условий анализировали с учётом времени формирования элементов продуктивности в онтогенезе сорта и погодных условий этого периода в каждый конкретный год. Для определения элементов структуры урожая отбирали четыре сноповых образца из 10 растений с каждой делянки опыта. Методические подходы в проведении исследований представлены в опубликованных ранее трудах (Гатаулина, Белышкина, 2017; Государственный реестр селекционных достижений, допущенных к использованию, 2020).

Статистическая обработка экспериментальных данных проведена с использованием программного обеспечения Microsoft Office Excel. Вариабельность показателей формирования урожая оценивали по коэффициенту вариации V%.

Метеорологические условия во время вегетации в разные годы исследования значительно отличались от среднемноголетних данных (табл. 1).

1. Метеорологические условия в годы испытания (по данным Метеорологической обсерватории им. В. А. Михельсона)

Погодные условия в разные периоды развития растений в годы исследований. 2016 год. Температурный режим в течение вегетации был выше нормы на 2–4°C. Осадки выпадали неравномерно. В июне, в начале цветения, растения не испытывали недостатка влаги, ростовые процессы проходили нормально. В конце июня – начале июля отмечались засушливые условия. В середине июля и в августе осадки превысили норму.

2017 год. Количество осадков в течение вегетации превысило норму, однако осадки выпадали неравномерно. Первая половина вегетации была дождливой и холодной с температурой на 2–3°C ниже нормы. Растения страдали от недостатка тепла, росли медленно. Во второй половине вегетации в течение месяца (с середины июля и в августе) отмечались засушливые условия, что отрицательно повлияло на формирование компонентов структуры урожая.

2018 год. По температурному режиму погодные условия были благоприятными для роста, развития и формирования урожая сои. Среднесуточная температура, кроме первой декады июня, была выше среднемноголетней. В июне и июле осадки были близки к норме. В августе стояла тёплая и сухая погода.

2019 год. В течение вегетации погодные условия были стрессовыми для формирования урожая сортов сои. В мае и июне среднесуточная температура на 2–4°C превышала норму. Осадки практически не выпадали в течение месяца, начиная с III декады мая. Отмечалась сильная засуха, ростовые процессы были угнетены. В июле температура была ниже нормы. В III декаде июня и II декаде июля выпали осадки, однако они уже не оказали положительного влияния на вегетативный рост растений и формирование элементов продуктивности.

Таком образом, температурный режим в 2016–2019 годах был выше нормы, осадки выпадали неравномерно и в меньшем количестве по сравнению со среднемноголетними данными. В этих условиях развитие растений ускорялось. В процессе вегетации каждый год в разные фазы развития растений возникали периоды с недостатком влаги.

Результаты исследований. Фенологические наблюдения, особенности развития растений. Обычно посев проводили в первой декаде мая (5–7 мая). Всходы отмечались через 10–12 дней после посева, т.е. 17–20 мая. Продолжительность периода всходы – начало цветения составляла 30–35 дней в зависимости от температурного режима. Календарно начало цветения наступало 15–20 июня. Цветение и образование плодов — критический период в развитии растений и формировании урожая. В это время на растениях поярусно, снизу вверх, формируются завязи плодов (бобов). Одновременно в этот период продолжается вегетативный рост, увеличивается площадь листьев, интенсивно нарастает биомасса. Продолжительность этого периода зависит от особенностей сорта, условий среды и варьируется от 15 до 30 дней и более. Количество сформировавшихся в этот период бобов, приходящееся на единицу площади, максимальное за вегетацию и может служить прогностическим показателем потенциала зерновой продуктивности в данных условиях. В дальнейшем часть бобов, особенно в верхнем ярусе, может опадать. Дефицит влаги в период цветения и образования бобов особенно негативно влияет на ростовые процессы и формирование урожая.

На примере 2019 года представим даты наступления фаз развития сортов сои. Они были одинаковыми до начала цветения: посев — 6.05, всходы — 17.05, примордиальные листья — 21.05, 1-й тройчатый лист — 28.05. В дальнейшем Светлая опережала Магеву в развитии. Даты показаны последовательно для Магевы и Светлой: начало цветения — 17.06 и 13.06; конец периода цветения и образования плодов — 8.07 и 1.07; полная спелость — 30.08 и 20.08.

Густота всходов в среднем за годы исследований у обоих сортов была в пределах 50–52 шт./м², выживаемость растений — 80–85%. Густота стояния растений перед уборкой составляла 40–44 шт./м².

Продолжительность вегетации. Погодные условия, сложившиеся в годы исследования, ускорили развитие растений. Растения созревали в августе, в 2017 году — в начале сентября. Варьирование продолжительности вегетации у обоих сортов по годам было небольшим, что подтверждается величиной коэффициента вариации (табл. 2).

2. Продолжительность вегетации и рост растений в высоту

Примечание: * — в данной и последующих таблицах сигма — стандартное отклонение.

В среднем у Магевы период от всходов до созревания составил 102 дня, Светлая созревала на 7 дней раньше. Сортовая реакция на изменение погодных условий проявилась сильнее, особенно в отдельные годы со стрессовыми погодными условиями (2017 и 2019 годы).

В то же время следует отметить, что в условиях Центрального региона РФ в более холодные сезоны заключительные этапы продукционного процесса сои приходились на сентябрь и часто не могли завершиться, так как среднесуточная температура была ниже 14°C — физиологического минимума для сои в этот период (Гатаулина, Никитина, 2016).

Высота растений в годы исследований представлена в табл. 2. Этот показатель был минимальным в 2019 году, максимальным — в 2018 году. Рост растений и его вариабельность обусловлены сортовыми различиями и влиянием погодных условий в разные сезоны. В среднем по годам рост растений в высоту у сорта Светлая был на 12 см меньше, коэффициент вариации — на 7% ниже, чем у Магевы. Коэффициент вариации сортовых различий был в 3 раза меньше.

Формирование элементов продуктивности. При изучении процесса формирования урожая в полевых условиях, элементы структуры урожая (густоту растений, число плодов и семян) следует учитывать на единицу площади — 1 м². Аналогичный подход принят при изложении результатов исследований в зарубежной литературе (Carof, Colomb, Aveline, 2013; Legume Futures, 2014). Максимальное за вегетацию число плодов на растении и в расчёте на 1 м² отмечается после окончания цветения и образования завязей на верхних ярусах растений. Этот показатель используется для прогноза возможной урожайности. В дальнейшем число плодов может уменьшиться в связи с акцепторными отношениями в развитии плодов разных ярусов и действием неблагоприятных погодных условий.

В табл. 3 представлены элементы структуры урожая изучаемых сортов сои перед уборкой.

3. Элементы структуры урожая (2016–2019 гг.)

Изменение погодных условий в течение вегетации оказывало сильное влияние на число бобов и семян, сформировавшихся на растениях (на 1 м²). Так, у сорта Магева эти показатели в 2017 и 2019 годах были в 2 раза ниже по сравнению с 2018 годом. Коэффициент вариации по числу плодов составил 29,8%, а по числу семян был даже выше на 3,7%, что связано с повышенной абортивностью семян при неблагоприятных погодных условиях. У сорта Светлая в годы со стрессовыми погодными условиями на растениях сохранялось больше бобов и семян, чем у сорта Магева. Коэффициент вариации числа бобов и семян, отражающий влияние погодных условий в разные годы, у сорта Светлая был на 7–8% меньше, чем у сорта Магева. Реакция сортов на погодные условия конкретного года была различной и характеризовалась более низкими коэффициентами вариации по сравнению с вариабельностью сортов по годам.

Важный компонент семенной продуктивности — масса 1000 семян. В среднем за 4 года этот показатель был одинаковым у обоих сортов с коэффициентом вариации, также практически мало отклоняющимся от средней по годам и средней по сортам. Однако можно заметить, что у изучаемых сортов Магева и Светлая в каждый конкретный год направленность изменений была иной по сравнению с такими элементами структуры урожая, как число бобов и семян. Например, в 2019 году число бобов и семян на 1 м² было меньше среднего по годам и сортам соответственно на 21 и 17%. Напротив, масса 1000 семян в 2019 году была выше средней на 11%. Этот факт доказывает, что благоприятные погодные условия во время налива семян могут в определённой степени исправить негативное действие погоды на элементы продуктивности в течение предшествующих этапов формирования урожая.

Урожайность семян. Изменение элементов продуктивности на разных этапах онтогенеза в связи с действием погоды в эти периоды определяет величину урожайности семян (табл. 4).

4. Урожайность семян, т/га

В среднем за годы исследований урожайность Светлой была не ниже, чем у Магевы, при меньшей вариабельности по годам на 16%. Погодные условия в периоды формирования элементов продуктивности в конечном итоге определили направленность процессов роста, развития и величину семенной продуктивности. Урожайность семян сортов сои находилась в прямой связи с изменениями компонентов продуктивности. Наибольшей она была в 2018 году, составив в среднем 2,74 т/га, что на 61% больше средней по годам. Реакция сортов на погодные условия конкретного года была различной и характеризовалась более низкими коэффициентами вариации по сравнению с вариабельностью сортов по годам.

Заключение. Погодные условия в годы исследований отличались от среднемноголетних данных. Исследования показали, что изменчивость погодных условий в разные годы и на разных этапах продукционного процесса оказывала сильное влияние на вариабельность элементов продуктивности, формирующихся на данном этапе онтогенеза, и в конечном итоге — на величину урожайности семян и её стабильность. Одно из направлений управления продукционным процессом при возделывании сои в условиях Центрального региона РФ — подбор сорта, адаптированного к условиям региона и в меньшей степени реагирующего на возможные неблагоприятные погодные условия благодаря присущим ему в результате селекционной проработки биологическим особенностям.

Литература

1. Гатаулина Г. Г. Зернобобовые культуры: системный подход к анализу роста, развития и формирования урожая: монография / Г. Г. Гатаулина, С. С. Никитина // Серия «Научная мысль». — М.: Инфра-М, 2016. — 242 с.
2. Гатаулина Г. Г. Соя и другие зернобобовые культуры: импортировать или производить? / Г. Г. Гатаулина, М. Е. Белышкина // Достижения науки и техники АПК. — 2017. — № 8. — С.5–11.
3. Государственный реестр селекционных достижений, допущенных к использованию. Т. 1. Сорта растений. — МСХ РФ, 2020. — 506 с.
4. Кобозева Т. П. Создание сои северного экотипа и интродукция её в Нечернозёмную зону России: монография / Т. П. Кобозева. — М.: МГАУ, 2007. — 107 с.
5. Посыпанов Г. С. Биологический азот. Проблемы экологии и растительного белка: монография / Г. С. Посыпанов. — М.: Инфра-М, 2015. — 251 с.
6. Посыпанов Г. С. Соя в Подмосковье. Сорта северного экотипа для Центрального Нечерноземья и технология их возделывания: монография / Г. С. Посыпанов. — М.: 2007. — 200 с.
7. Щегорец О. В. Соеводство: монография / О. В. Щегорец. — 2-е изд. перераб. и доп. — Краснознаменск: ООО «Типография Парадиз», 2018. — 600 с.
8. Board J. E. Soybean Yield Formation: What Controls It and How It Can Be Improved / J. E. Board, C. S. Kahlon // Soybean Physiology and Biochemistry. — 2011. — 488 p.
9. Carof M. A guide for choosing the most appropriate method for multi-criteria assessment of agricultural systems according to decision-makers’ expectations / M. Carof, B. Colomb, A. Aveline // Agric. Syst. — 2013. — No. 115. — P.51–62.
10. Irwin S. Forming Expectations for the 2016 U.S. Average Soybean Yield: What About El Niño? [Elektronny resurs] / S. Irwin, D. Good // Farmdoc daily (6):46, Department of Agricultural and Consumer Economics, University of Illinois at Urbana-Champaign, March 9, 2016. — URL: http://farmdocdaily.illinois.edu/2016/03/expectations-for-2016-us-average-soybean-yield.html.
11. Legume Futures. Legume-supported cropping systems for Europe. General project report. — Available at www.legumefutures.de. — 2014.
12. Evaluation of legume-supported agriculture and policies at farm level. Legume Futures Report 4.3. / N. Schläfke, P. Zander, M. Reckling, J.-M. Hecker, J. Bachinger. — Available from www.legume futures.de.— 2014.

Productivity and yield parameters of northern soybean varieties under different weather conditions

Gataulina G. G., Dr. Agr. Sc.

Zarenkova N. V., PhD Agr. Sc.

Konsago Veandi Fransua

Russian Timiryazev State Agrarian University

127550, Russia, Moscow, Timiryazevskaya str., 49

E-mail: gataulina35@mail.ru

The field trial took place at the Field Experimental Station of the Russian Timiryazev State Agrarian University in 2016–2019. The research aimed at testing the performance of northern soybean varieties (“Mageva”, “Svetlaya”) under different weather conditions of the Central region. Soybean productivity varied significantly as affected by weather of each season. Temperature was above the normal range. Precipitation fell unevenly resulting in less quantity compared to the average annual precipitation rate. These conditions accelerated plant development: “Mageva” reached its maturity within 99–105 days, “Svetlaya” ripened 7 days earlier. Bean and seed number per 1 m² differed by 2 times in some years. “Mageva” had a high variation coefficient (30–34%) exceeding “Svetlaya” by 7–8%. 1000 seed weight was more stable (V% — 18.2). Favorable weather conditions during seed formation positively affected their weight. Seed productivity had positive correlation with yield parameters. Soybean performed the best in 2018 producing 2.74 t ha^-1 of seeds and exceeding its average productivity by 61%. “Svetlaya” exceeded “Mageva” in seed yield by 11%. Variation coefficient of “Mageva” productivity amounted to 46%, “Svetlaya” — 30.3%. Varieties responded differently to weather conditions but showed less variation in yield compared to average values.

Keywords: soybean variety, northern ecotype, weather, stress factor, variation, growth parameters, development, productivity, yield.

References

1. Gataulina G. G. Zernobobovye kultury: sistemnyy podkhod k analizu rosta, razvitiya i formirovaniya urozhaya: monografiya / G. G. Gataulina, S. S. Nikitina // Seriya “Nauchnaya mysl”. — Moscow: Infra-M, 2016. — 242 p.

2. Gataulina G. G. Soya i drugie zernobobovye kultury: importirovat ili proizvodit? / G. G. Gataulina, M. E. Belyshkina // Dostizheniya nauki i tekhniki APK. — 2017. — No. 8. — P.5–11.

3. Gosudarstvennyy reestr selektsionnykh dostizheniy, dopushchennykh k ispolzovaniyu. Vol. 1. Sorta rasteniy. — MSKh RF, 2020. — 506 p.

4. Kobozeva T. P. Sozdanie soi severnogo ekotipa i introduktsiya ee v Nechernozemnuyu zonu Rossii: monografiya / T. P. Kobozeva. — Moscow: MGAU, 2007. — 107 p.

5. Posypanov G. S. Biologicheskiy azot. Problemy ekologii i rastitelnogo belka: monografiya / G. S. Posypanov. — Moscow: Infra-M, 2015. — 251 p.

6. Posypanov G. S. Soya v Podmoskove. Sorta severnogo ekotipa dlya Tsentralnogo Nechernozemya i tekhnologiya ikh vozdelyvaniya: monografiya / G. S. Posypanov. — Moscow: 2007. — 200 p.

7. Shchegorets O. V. Soevodstvo: monografiya / O. V. Shchegorets. — 2^nd Ed. pererab. i dop. — Krasnoznamensk: OOO “Tipografiya Paradiz”, 2018. — 600 p.

8. Board J. E. Soybean Yield Formation: What Controls It and How It Can Be Improved / J. E. Board, C. S. Kahlon // Soybean Physiology and Biochemistry. — 2011. — 488 p.

9. Carof M. A guide for choosing the most appropriate method for multi-criteria assessment of agricultural systems according to decision-makers’ expectations / M. Carof, B. Colomb, A. Aveline // Agric. Syst. — 2013. — No. 115. — P.51–62.

10. Irwin S. Forming Expectations for the 2016 U.S. Average Soybean Yield: What About El Niño? [Elektronny resurs] / S. Irwin, D. Good // Farmdoc daily (6):46, Department of Agricultural and Consumer Economics, University of Illinois at Urbana-Champaign, March 9, 2016. — URL: http://farmdocdaily.illinois.edu/2016/03/expectations-for-2016-us-average-soybean-yield.html.

11. Legume Futures. Legume-supported cropping systems for Europe. General project report. — Available at www.legumefutures.de. — 2014.

12. Evaluation of legume-supported agriculture and policies at farm level. Legume Futures Report 4.3. / N. Schläfke, P. Zander, M. Reckling, J.-M. Hecker, J. Bachinger. — Available from www.legume futures.de.— 2014.